Python,pandas的series数据格式转化问题

你好:
我的源数据格式为:
图片说明
我想转化为的格式:
图片说明
也就是说我想把源数据中每一个数据项中每一个数组中的数据取出来,单独组成一个series
请问pandas中有没有什么合适的方法?
当然一个个取出来然后用for也行,但效率太慢,除了这种方式还有其他方式么?
谢谢~

0

1个回答

我自己回答。。。
使用方式为:

 dataFrame = dataFrame.drop('question_title_cut', axis=1).join(dataFrame['question_title_cut'].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('tag'))

GG

0
Csdn user default icon
上传中...
上传图片
插入图片
抄袭、复制答案,以达到刷声望分或其他目的的行为,在CSDN问答是严格禁止的,一经发现立刻封号。是时候展现真正的技术了!
其他相关推荐
pandas中的Series和DataFrame的区别与转化
1.series数据类型 1. Series相当于数组numpy.array类似 Series 它是有索引,如果我们未指定索引,则是以数字自动生成。 obj=Series([4,7,-5,3]) print obj #输出结果如下: 0 4 1 7 2 -5 3 3 如果数据被存在一个python字典中,也可以直接通过这个字典来创建Series. sdata{'Ohio'...
python中一些数据格式的转化:
1.js中json - 字典转换: JSON.stringify() : 字典/js对象 ----- json字符串 (string:字符串 。 -ify 动词后缀 , stringify: 字符串化 ,flask中的jsonify:json化) JSON.parseJSON() : json字符串 ----- 字典/js对象 (parse: 解析。parseJSON:解析JSON,...
python常见数据格式及相互转化
1. python 常见的数据结构及增删查改:     a. 列表:               创建: list =['hello','world']               新增:list.append('c') , insert函数可在固定的位置添加值               删除:list.remove('c')               查询: list[3] , l...
数据格式的转化
如何把从数据库中查询到的数据存储为xml格式的文件,xml格式的文件如何使用呢。rn我对xml格式的文件不了解,希望了解的能提供一些资料,谢谢了。
Pandas数据处理之Pandas的Series对象
《Python数据科学手册》读书笔记 3.2.1 Pandas的Series对象   Pandas的Series对象是一个带索引数据构成的一维数组。可以用一个数组创建Series对象,如下所示: In [1] : improt numpy as np import pandas as pd In [2] : data = pd.Series([1,2,3,4]) In [3] : data ...
【python】pandas库Series类型与基本操作详解
Series类型由一组数据及与之相关的数据索引组成,Series类型可以由如下类型创建: Python列表,index与列表元素个数一致 In [1]: import pandas as pd In [2]: list_a = [2,4,5,6] In [3]: pd.Series(list_a) Out[3]: 0 2 1 4 2 5 3 6 dtype:
python学习笔记(2):pandas库series
如无必要,本篇笔记均在已导入pandas库下进行,即在程序第一行加入:import pandas as pd1.声明series对象data = pd.Series([12,-4,7,9],index=['a','b','c','d'])输出0 121 -4 2 7 3 9 dtype: int642.制定index...
python——Pandas入门学习一(介绍与Series)
pandas介绍与Series #什么是pandas我们问什么要选用他 我在初学pandas时只知道这是一个做数据处理比较好的一个库,就没有在继续了解概念,当你学到后期你的朋友问你这是一个啥的时候,很难回答感觉很尴尬,所以在这里给大家一个小建议在学任何工具时我都要或多或少的进行一下了解,而不能是为了任务而去学习。 1.首先什么是pandas? pandas是基于Numpy的一种工具,主要用来解决数...
Python 科学计算库 — Pandas 基本数据结构:Series 和 DataFrame
导入Pandas模块:import pandas as pd Panda有两种数据结构,分别是Series 和DataFrame。 Series:类似于一维数组的对象,是由一组数据(各种NumPy数据类型)及一组与之相关的数据标签(索引)组成。仅由一组数据也可产生Series 对象。注意:Series 中的索引值是可以重复的。 DataFrame:表格型的数据结构,由一组有序的列组成,每列可以是...
pandas的数据结构-Series
要是用pandas,你首先得了解它的两个主要数据结构:Series和DataFrame,这里我将简单介绍一下Series Series,Python,pandas
Pandas数据结构之Series
import pandas as pd #Series类 #生成series类的方法:1. obj = pd.Series([4, 7, -5, 3]) obj2 = pd.Series([4, 7, 5, -3], index=['a', 'b', 'c', 'd']) print(obj2.values, obj2.index) print(obj2['a']) print(obj2[['c...
pandas数据结构Series学习
pandas数据结构Series学习
pandas(一)——Series的创建
pandas(一)——Series的创建 import pandas as pd import numpy as np Series对象是pandas的基本数据结构之一,与ndarray对象类似,不同之处在于Series对象具有index标签对象,与其数据一一对应,从这点来说,Series对象又有点类似于字典(只不过是有序的)。创建Series对象的方法大致有如下几种: 从ndarray创建...
pandas中的Series对象
pandas中的Series对象 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series fandango = pd.read_csv('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\fandango_score_comparison.csv') series_rt = fandango['Rotte...
pandas数据结构:Series
Series是一个带有标签(索引)的一维数组,由一组数据可以创建一个简单的Series: import pandas as pd x=pd.Series([3,5,6,8]) >>> print(x) 0 3 1 5 2 6 3 8 dtype: int64 Series的数据格式是索引在左边,数值在右边。由于没有指定索引,所以在此自动生成了0到N-...
补充Pandas的Series结构
import pandas as pd from pandas import Series   runbo = pd.read_csv("test.csv") runbo_test = runbo["Name"] # 获取csv里列名为Name的数据 print(type(runbo_test)) # 打印列名为Name的结构类型 print(runbo_test[0:5]) # 打印...
pandas中的Series学习
具体方法参见:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.html Series 是一个一维数组结构的,可以存入任一一种python的数据类型(integers, strings, floating point numbers, Python objects, etc.)。 创建一个Seri
Pandas与数据处理之Series
Pandas是python的第三方库,Pandas是建立在Numpy的基础上,其最大特色在于提供灵活的数据结构来处理关联数据和有标签的数据。 Pandas提供了两大类型的数据结构:一维结构Series类型数据和二维结构的DataFrame数据。这两大数据结构都有数据标签这一独特性。数据标签能够将不同的数据按照相同的数据标签进行汇总。Pandas广泛应用于金融,统计以及社会科学领域的数据处理。本文...
pandas中的 Series的讲解
# coding=utf-8 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series ''' Series的方法与属性 属性: values 获取某一列的数据值 获取的值为numpy.ndarray类型 index 获取series数据 ...
Pandas Series的几点注意
一、创建Pandas的Series时Series的值与索引的键数量一致    二、创建Pandas的Series时Series的值与索引的键数量不一致 1.索引数目大于值的数目时 结果报错: 2.1用Series创建Series时,新索引数目大于原索引数目(也大于值的数目)时 结果:索引E、F的值为NaN(空值) 2.2用Series创建Series时,新索引...
【Pandas】基本数据结构(Series和DataFrame)
数据结构简介 我们将首先快速,非全面地概述大熊猫中的基本数据结构,以帮助您入门。关于数据类型,索引和轴标记/对齐的基本行为适用于所有对象。首先,导入NumPy并将pandas加载到命名空间中: import numpy as np import pandas as pd 这是一个要记住的基本原则:数据对齐是固有的。除非您明确说明,否则标签和数据之间的链接不会被破坏。 我们将简要介绍数据结...
Pandas的使用1(Series)
    Pandas是Tensorflow的一个库,提供了一些数据处理的方法。常用的是Series和DataFrame两种数据结构。Series相当于一维数组,与List类似,但功能比List要丰富很多,Series还拥有了Dictionary的很多优点。    下面的程序都在PyCharm的Console中运行,为了方便查看,使用了截图。1、Pandas的导入,为了方便使用直接导入了Series...
pandas介绍和创建Series
本课程主要讲解Python入门数据分析,深入浅出细致讲解。跟老师请一起学会python,轻松入门数据分析!
Pandas之Series的创建
Python数据分析是Python领域中的高阶课程,也是Python程序员熟练掌握Python的必学技能,学会此系列课程之后,就能够在纷繁杂乱的数据中分析出自己想要的数据。
Pandas基础-Series、DataFrame
本课程主要讲解Python基础、数据分析扩展包Numpy、Pandas、Matplotlib及scikit-learn,Python爬虫及Scrapy框架,Python操作MySQL,MySQL常用方法,聚类分析算法,RFM模型,课程的后,会讲2个实战案例,互联网金融投资平台客户价值分析、航空公司客户价值分析。
pandas入门——创建series
创建Series 利用实数创建series # 利用实数创建Series 并指定key s1 = pd.Series(3, index=list("a")) print(s1) 利用列表创建series s2 = pd.Series(list("abcdfgdhsdafcv")) print(s2) 利用元祖创建series s3 = pd.Series(tuple("sdfacdfgd")) pr
【pandas学习笔记】Series
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline 创建Series以及对Series的相关操作 # 自动添加索引 # np.nan:empty value >>>s1 = pd.Series([1,2,3,4,np.nan,5,6,7]) 0 ...
Pandas学习——Series
Series 索引 默认索引 指定list,index=[“a”,”b”] 通过字典:Seriex({“a”:1000,”b”:1000}),按照index有序 pa.isnull,pd,notnull群定索引对应值是否存在 访问元素和索引,ser[[“a”,”c”]] ser.values ser.index 简单运算 保留numpy的数组操作,同时保持引用的使用 自动对...
Pandas之Series的创建方法
Python数据分析师学习笔记
Pandas中的数据结构:Series
from pandas import Series import pandas as pd import numpy as np 一.介绍 Series由一组数据和一组索引组成 o = Series([1,2,3,4]) print(o) print(o.values) # 数据 print(o.index) # 索引 0 1 1 2 2 3 3 4 d...
Pandas的数据结构之Series
import pandas as pd from pandas import Series import numpy as np # pandas纳入了大量库和一些标准的数据类型,提供了高效的操作大学数据集所需的工具,pandas提供了大量能 # 使我们快速便捷的处理数据的函数和方法,它使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要元素之一。 # Pandas的数据结构 '''Series 是...
pandas系列学习(二):Series
作者:chen_h 微信号 & QQ:862251340 微信公众号:coderpai pandas系列学习(一):pandas入门 pandas系列学习(二):Series 简介 Pandas 是一个功能强大的工具包,为 Python 编程语言提供数据分析工具和结构。 pandas 提供的最重要的一个特性是 Series。在本文中,我们从初学者的角度介绍 Series 类。这意味着你...
Pandas Series缺失值补充
如何去除NAN(not a number): dropna fillna add及fill_value #当计算结果为NAN时,需要用特定的值来补充代替 import pandas as pd s1=pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d']) s2=pd.Series([10,20,30,40],index=['c','d','e','f'...
Pandas之Series的切片
Python数据分析是Python领域中的高阶课程,也是Python程序员熟练掌握Python的必学技能,学会此系列课程之后,就能够在纷繁杂乱的数据中分析出自己想要的数据。
pandas基础,Series,DataFrame
Pandas是python中非常常用的数据分析库,在数据分析,机器学习,深度学习等领域经常被使用。本课程会讲解到pandas中最核心的一些知识点,包括Series以及DataFrame的构建,赋值,操作,选择数据,合并等等,以及使用pandas对文件进行读取和写入,使用pandas绘图等等。
Pandas Series的向量计算
#pandas做计算都是依据索引,和位置没有关系 import pandas as pd s1=pd.Series([1,2,3,4],index=['a','b','c','d']) s2=pd.Series([10,20,30,40],index=['a','b','c','d']) s3=pd.Series([10,20,30,40],index=['d','b','a','c'])#索...
Pandas数据结构之:Series
类似于广义的一维数组对象,与C++中的map类似。 有属性values与index,即值与索引,都可以是整数浮点数字符字符串等 初始化:obj=Series([2,3,4,5])(即用list初始化其值,此时没有指明索引,默认0-length-1 也可以指定索引初始化: obj2=Series([4,7,-5,3],index=['d','b','a','c']) 可以像数组一样按索引取
学习笔记之pandas的Series
pandas引入约定:    import pandas as pd    from pandas import SeriesSeries是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据以及相对应的索引组成。Series数据可由下面几种方式生成(索引在左边,值在右边):一、自动创建并生成索引,索引从0开始In :import pandas as pd from pandas import Series i...
Pandas的数据结构--Series
Series是一种类似于一维数组的对象,由以下两部分组成:values:一组数据 index:相关的数据索引标签 Series的创建由列表或numpy数组创建 默认索引为0到n-1的整数型索引import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series,DataFrame s1 = Series([1,2,3,4,5]) s1 ...
Pandas的数据结构介绍--------Series
要使用pandas,我们必须先了解它的两个主要的数据结构:Series,DataFrame Series 它是一种类似于一维数组的对象,由一组数据(各种Numpy数据类型)以及一种与之相关的数据标签(即索引)组成。仅仅由一种数据就可以产生最简单的Series: In [3]: obj = Series([1,4,5,3]) In [4]: obj Out[4]: 0 1 1 4...